Older Adults Caring for Older Adults: Physically Active Leisure Lifestyles as a Coping Resource for the Health of Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence that caregiving workloads contribute to increased stress and decreased leisure participation. Given that physically active leisure can be an important coping resource for older adults, increases in stress and decreases in leisure may put the health of older caregivers in double jeopardy. A model of the impact of caregiver workload on physically active leisure, role-related stress, and physical and mental health, and the role of physically active leisure in ameliorating the negative effects of workload was developed and tested using structural equation modeling procedures. One hundred and fifty-two primary caregivers of individuals 60 years of age or over who were, themselves, 60 years of age or over, participated in a survey of lifestyle and caregiving experiences. Higher caregiving workloads were significantly linked to higher levels of role-related stress and poorer physical health, which in turn, were linked to lower levels of psychological well-being and higher levels of depression. However, having a physically active leisure lifestyle contributed to better physical health and less role-related stress mitigating to some extent the negative effects of workload. Physically active leisure did not appear to be directly affected by caregiver workload; however, other factors involved in living closer to care receivers appear to have a negative influence on frequency of participation in physically active leisure.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».